tf.keras.layers.SimpleRNN

`tf.keras.layers.SimpleRNN` 是 TensorFlow 中用于创建简单循环神经网络（Simple Recurrent Neural Network, SimpleRNN）层的类。SimpleRNN 层是一种经典的循环神经网络类型，用于处理序列数据。

在 TensorFlow 中，通过 `tf.keras.layers.SimpleRNN` 类可以方便地创建 SimpleRNN 层。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个 SimpleRNN 层
simple_rnn = tf.keras.layers.SimpleRNN(units=64, activation='tanh')

# 在模型中使用 SimpleRNN 层
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=1000, output_dim=32),
    simple_rnn,
    tf.keras.layers.Dense(units=10)
])

上面的代码创建了一个包含 SimpleRNN 的模型，其中 SimpleRNN 层具有 64 个隐藏单元，激活函数为双曲正切（tanh）。在模型中，还使用了嵌入层（Embedding）和全连接层（Dense）。

SimpleRNN 层适合处理序列数据，它可以接受一个序列作为输入，并输出一个对应的序列。在实际应用中，可以通过堆叠多个 SimpleRNN 层或者结合其他类型的层来构建更复杂的循环神经网络模型。